क्या आईआरएस रिसर्च ऑडिट का इस्तेमाल ट्रम्प के दुश्मनों को निशाना बनाने के लिए किया गया था? यहां एक और संभावित स्पष्टीकरण दिया गया है कि एफबीआई के दो पूर्व अधिकारियों को क्यों चुना गया

यह हर राजनेता की पसंदीदा कल्पना हो सकती है - आईआरएस को हथियार बनाना। पिछले सप्ताह न्यूयॉर्क टाइम्स बताया गया कि एफबीआई के दो उच्च पदस्थ पूर्व अधिकारी, जिन्हें तत्कालीन राष्ट्रपति ट्रम्प ने निकाल दिया था, दोनों को एक दुर्लभ प्रकार के आईआरएस ऑडिट के अधीन किया गया था। प्रमुख मीडिया आउटलेट्स की बाद की सुर्खियों में बताया गया कि पूर्व एफबीआई निदेशक जेम्स कॉमी और पूर्व उप निदेशक एंड्रयू मैककेबे को इन ऑडिट के लिए चुना गया था क्योंकि वे पूर्व राष्ट्रपति के प्रति शत्रु थे।

स्थिति इतनी खराब थी कि आईआरएस कमिश्नर चार्ल्स रेटिग ने लगभग तुरंत ही मामले को जांच के लिए ट्रेजरी इंस्पेक्टर जनरल फॉर टैक्स एडमिनिस्ट्रेशन (टीआईजीटीए) के पास भेज दिया। TIGTA अमेरिकी ट्रेजरी विभाग के अंतर्गत एक एजेंसी है जो आईआरएस गतिविधियों की स्वतंत्र निगरानी प्रदान करती है. फिर भी, जबकि TIGTA जांच करता है, देश के बाकी हिस्सों में अटकलें लगाई जाती हैं। यदि आप अटकलें लगाने वालों में से एक हैं, तो उस जानकारी पर विचार करना महत्वपूर्ण है जो ध्यान खींचने वाली सुर्खियों से परे मौजूद है।

ऑडिट के दो प्रकार

जब अधिकांश लोग ऑडिट के बारे में सोचते हैं, तो वे सोचते हैं कि इसे "इसे साबित करें" ऑडिट कहा जा सकता है। आईआरएस इस प्रकार के ऑडिट के लिए आयकर रिटर्न का चयन करने के लिए डीआईएफ स्कोर नामक एक उपकरण का उपयोग करता है। डीआईएफ स्कोर मूल रूप से आईआरएस को यह बताता है कि आयकर रिटर्न पर कुछ आइटम आईआरएस-निर्दिष्ट मापदंडों से बाहर हैं। आईआरएस उन मापदंडों को कैसे निर्धारित करता है और विभिन्न प्रकार की आय और कटौतियों के लिए वे क्या हैं, यह एक गुप्त रहस्य है। फिर भी, उच्च डीआईएफ स्कोर होने का मतलब हमेशा यह नहीं होता है कि टैक्स रिटर्न को ऑडिट के लिए चुना गया है। डीआईएफ स्कोर आईआरएस को यह तय करने में मदद करने के लिए एक उपकरण मात्र है कि ऑडिट के लिए किस रिटर्न पर विचार किया जाए।

एक बार जब डीआईएफ स्कोर और अन्य कारकों के आधार पर ऑडिट के लिए रिटर्न का चयन किया जाता है, तो करदाता से अक्सर रिटर्न पर ली गई कटौतियों को प्रमाणित करने के लिए कहा जाता है। के मामले के बाद से न्यू कोलोनियल आइस कंपनी बनाम हेल्वरिंग (जो उस समय आंतरिक राजस्व आयुक्त थे) अदालतों ने स्पष्ट कर दिया है कि कटौती "विधायी अनुग्रह" का मामला है। इसके अलावा, आईआरएस अपनी वैधानिक शक्ति के अंतर्गत करदाताओं से यह प्रमाणित करने (या साबित करने) की अपेक्षा करता है कि यदि करदाता के रिटर्न की जांच (लेखापरीक्षित) की जाती है तो वे कटौती के हकदार हैं। आईआरएस को यह सवाल करने के लिए करदाता के बैंक विवरण आदि की समीक्षा करने की भी अनुमति है कि क्या जमा कर योग्य आय का प्रतिनिधित्व करता है या कुछ और (उदाहरण के लिए, उपहार, गैर-कर योग्य विरासत)।

हालाँकि, निदेशक कॉमी और मैककेबे राष्ट्रीय अनुसंधान कार्यक्रम (एनआरपी) ऑडिट के विषय थे। ये ऑडिट बहुत दुर्लभ और बहुत गहन दोनों हैं। कुछ लोग उन्हें आक्रामक रूप से संपूर्ण मानते हैं। दरअसल, राष्ट्रीय करदाता अधिवक्ता की 2021 विधायी सिफारिशों की "पर्पल बुक"। करदाताओं को मुआवजा देने का सुझाव दिया इन ऑडिट के अधीन, जब तक कि ऑडिट के परिणामस्वरूप ऐसे परिवर्तन न हों जिनके लिए करदाता को अधिक भुगतान करना पड़े। ये ऑडिट, जिन्हें करदाता अनुपालन माप कार्यक्रम (टीसीएमपी) के रूप में जाना जाता था, का उपयोग अन्य चीजों के अलावा, कर अंतर की गणना करने के लिए किया जाता है। कर अंतर किसी दिए गए वर्ष के लिए कितना कर बकाया है और आईआरएस कितना एकत्र करता है, के बीच का अंतर है। कमिश्नर रेटिग ने अनुमान लगाया है कि कर अंतर सालाना 1 ट्रिलियन डॉलर तक होगा।

"इसे साबित करें" ऑडिट के विपरीत, जहां टैक्स रिटर्न पर संदिग्ध (या विचलित) आइटम के परिणामस्वरूप उच्च डीआईएफ स्कोर होता है, करदाताओं को एल्गोरिदम का उपयोग करके यादृच्छिक रूप से एनआरपी ऑडिट के लिए चुना जाता है। लेकिन एल्गोरिथ्म स्वयं आईआरएस को कर अंतर की गणना करने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है और इसका आईआरएस द्वारा किसी विशिष्ट करदाता द्वारा कर चोरी या धोखाधड़ी पर संदेह करने से कोई लेना-देना नहीं है। बल्कि, आईआरएस कर अंतर की गणना में अपनी सटीकता में सुधार करने के लिए एल्गोरिदम को डिजाइन (और परिष्कृत) करता है ताकि एल्गोरिदम को कुछ पर ध्यान केंद्रित करने के लिए समायोजित किया जा सके। समूहों or प्रकार करदाताओं की संख्या जो कर अंतर के लिए अधिक जिम्मेदार हैं।*

आम तौर पर कर अंतर उन व्यक्तियों के कारण होता है जिनकी आय W2s जारी करने वाले नियोक्ताओं के अलावा अन्य स्रोतों से होती है। जिन व्यक्तियों की आय किसी तीसरे पक्ष द्वारा भी आईआरएस को रिपोर्ट की जाती है, उनके कर योग्य आय की रिपोर्ट करने से बचने की संभावना उन लोगों की तुलना में बहुत कम होती है जिनकी आय तीसरे पक्ष द्वारा प्रदान किए गए फॉर्म पर रिपोर्ट नहीं की जाती है (या पूरी तरह से नहीं)। जो व्यक्ति अनुसूची सी (व्यवसाय से लाभ या हानि) और/या अनुसूची ई (पूरक आय और हानि, जिसमें किराया और रॉयल्टी आय शामिल है) दाखिल करते हैं, वे अक्सर अपनी सभी आय की रिपोर्ट नहीं करते हैं जो कर के अधीन है और परिणामस्वरूप, कर योग्य हैं। कर अंतर के एक बड़े हिस्से के लिए जिम्मेदार। इसलिए यह समझ में आता है कि आईआरएस उस एल्गोरिदम को समायोजित करेगा जो एनआरपी ऑडिट के लिए रिटर्न के समूहों पर रिटर्न का चयन करता है जिसमें अनुसूची सी और/या अनुसूची ई शामिल है।

रॉबर्ट केर, एक नामांकित एजेंट, जिन्होंने 1990 के दशक के मध्य से कर प्रशासन के मुद्दों (कर उद्योग के भीतर, अपने ग्राहकों की ओर से और आईआरएस के अनुसंधान प्रभाग के भीतर) पर काम किया है, ध्यान दें कि एनआरपी ऑडिट को "विभिन्न प्रकार के मुद्दों को कवर करने की आवश्यकता है" आय स्तर, भूगोल, और रिटर्न प्रकार।" उनका कहना है कि यह संभावना नहीं है कि आईआरएस में "एफबीआई नेता" वर्ग है, लेकिन संभवतः इसमें एक वर्ग है जिसमें कुछ ज़िप कोड में करदाता शामिल हैं जो अनुसूची सी और/या अनुसूची ई दाखिल करते हैं, और जिनकी आय प्रति वर्ष $250,000 से अधिक है .

हालांकि यह निश्चित रूप से एक अजीब संयोग है कि दो पूर्व एफबीआई अधिकारी जो पूर्व राष्ट्रपति के गलत पक्ष में थे, उन्हें इन यादृच्छिक ऑडिट के लिए चुना गया था, यह इतनी बड़ी सांख्यिकीय विसंगति नहीं है जितनी पहली नज़र में लग सकती है। संभावित ऑडिट विषयों के वास्तव में यादृच्छिक पूल पर विचार करते समय एनपीआर ऑडिट (यहां तक ​​​​कि अलग-अलग कर वर्षों में भी) के लिए कॉमी और मैककेब दोनों के चयन की संभावनाएं खगोलीय, या यहां तक ​​कि लॉटरी-एस्क लगती हैं, लेकिन एनपीआर एल्गोरिदम के लक्षित नमूना समूह के भीतर शायद वे हैं यह इतना ऊँचा नहीं है। यानी, किसी एल्गोरिथम के लिए नियमित करदाताओं के समूह से कॉमी और मैककेबे का चयन करना बेहद असंभव होगा। यदि एल्गोरिदम एक निश्चित आय स्तर से ऊपर, अनुसूची सी या अनुसूची ई आय की एक निश्चित राशि से ऊपर और किसी दिए गए भौगोलिक क्षेत्र के भीतर करदाताओं की तलाश कर रहा था, तो यह अभी भी अजीब होगा कि इन दोनों व्यक्तियों का चयन किया गया था, लेकिन सांख्यिकीय रूप से यह होगा यह उतना असंभावित नहीं होगा. करदाता चयनित लेखापरीक्षा के लिए यादृच्छिक हैं, लेकिन संभावित लेखापरीक्षितियों का समूह नहीं है।

लक्ष्यीकरण? या प्रोग्रामिंग?

नौकरी से निकाले जाने के बाद कॉमी और मैककेबे दोनों के रिटर्न को ऑडिट के लिए चुना गया था। दूसरे शब्दों में, जब उन्हें W2 प्राप्त नहीं हो रहा था। ऐसा ज़रूरी नहीं है क्योंकि पूर्व राष्ट्रपति उन पर नाराज़ थे और उन्होंने आईआरएस आयुक्त से उन्हें ठोस कार्रवाई करने के लिए कहा था। यह बस (और अधिक संभावना है) यह बात हो सकती है कि वे किस प्रकार की आय प्राप्त कर रहे थे।

कॉमी के 2017 रिटर्न को 2019 में एनआरपी ऑडिट के लिए चुना गया था। 2017 में उन्होंने सात-आंकड़ा बुक डील पर हस्ताक्षर किए और भुगतान की गई बोलने की व्यस्तताओं से अन्य आय प्राप्त की। इस प्रकार की आय आमतौर पर अनुसूची सी पर और, पुस्तक रॉयल्टी के लिए, अनुसूची ई पर रिपोर्ट की जाती है। मैककेबे के 2019 रिटर्न को 2021 में एनआरपी ऑडिट के लिए चुना गया था। एफबीआई छोड़ने के बाद वह सीएनएन के लिए ऑन-एयर कानून प्रवर्तन विश्लेषक बन गए, जो इसके परिणामस्वरूप उन्हें सीएनएन कर्मचारी (डब्ल्यू1099) के बजाय एक स्व-रोज़गार सलाहकार (2 के साथ अनुसूची सी) माना जा सकता था।

आईआरएस नेतृत्व द्वारा वास्तव में विशिष्ट करदाताओं को लक्षित करने की संभावना के संबंध में (राजनीतिक या किसी अन्य कारणों से) केर का कहना है कि "खुद से पूछना महत्वपूर्ण है कि क्या वहां कोई है।" उनका संदेह यह है कि भले ही सैद्धांतिक रूप से संभव हो, व्यवहार में यह व्यावहारिक रूप से असंभव है। केर का कहना है कि अक्टूबर 2018 में रेटिग को आईआरएस आयुक्त के रूप में स्थापित किए जाने से पहले ही कॉमी की वापसी को एनआरपी ऑडिट के लिए पहले ही चुना जा चुका था।

भले ही आईआरएस ऑडिट के लिए किसी व्यक्ति को लक्षित करना संभव हो, यह सवाल उठता है कि कैसे। केर पूछते हैं, "क्या हमें लगता है कि उसने [रेटिग] ने फोन उठाया और ऑर्ग चार्ट पर अपने से कम से कम चार स्तर नीचे के लोगों को फोन किया? उसे कैसे पता चलेगा कि किसे कॉल करना है?” और अगर उसे पता भी हो कि किसे बुलाना है (या नौकरी के लिए सही व्यक्ति को चुनना है) तो उसे कैसे पता चलेगा कि वह व्यक्ति अनुरोध को स्वीकार करेगा?

आईआरएस कंप्यूटर कुंद उपकरण हैं और एल्गोरिदम अंधे हैं। नेपोलियन बोनापार्ट की व्याख्या करने के लिए, हमें उस चीज़ को द्वेष नहीं मानना ​​चाहिए जिसे अज्ञानता द्वारा पर्याप्त रूप से समझाया गया है। या प्रोग्रामर शब्दों में "कचरा अंदर, कचरा बाहर।" ऑडिट व्यवस्था आवश्यक रूप से अज्ञानी नहीं है और एल्गोरिदम स्वयं कचरा नहीं है, लेकिन यह महत्वपूर्ण है कि जब तक टीआईजीटीए अपनी जांच पूरी नहीं कर लेता, तब तक आयुक्त या आईआरएस के उपकरणों को बहुत अधिक शक्ति न दी जाए।